أخبار ar.wedoany.com، في الأول من يونيو، عرضت شركة ميكرون التكنولوجية الأمريكية خلال معرض COMPUTEX 2026 مجموعة منتجاتها المتكاملة من الذاكرة والتخزين المحسّنة للذكاء الاصطناعي، والتي تغطي تطبيقات تتراوح من مراكز البيانات إلى الحوسبة الطرفية الذكية. تشمل هذه المجموعة ذاكرة HBM4، ووحدات SOCAMM2، وذاكرة DDR5 RDIMM، وأقراص SSD لمراكز البيانات، وحلول تخزين مخصصة لأجهزة الكمبيوتر الشخصية المزودة بالذكاء الاصطناعي، والسيارات، والأنظمة المدمجة، مع التركيز على تلبية متطلبات الحوسبة التي تتحول من تدريب النماذج إلى الاستدلال واسع النطاق، والسياقات الطويلة، وأعباء عمل الوكلاء الأذكياء.
المعلومة الأساسية التي كشفت عنها ميكرون في هذا الإصدار هي أن عنق الزجاجة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لم يعد يقتصر على مجرد توسيع القدرة الحاسوبية، بل تحول نحو التنسيق بين عرض النطاق الترددي للذاكرة، وسعتها، واستهلاك الطاقة، والتخزين الهرمي. وأوضحت الشركة أن ذاكرة HBM4 بسعة 36 جيجابايت و12 طبقة يمكنها، عند مضاعفة عرض النطاق الترددي، زيادة إنتاجية استدلال نماذج اللغة الكبيرة بمقدار 2.6 مرة؛ كما أن وحدة SOCAMM2 بسعة 256 جيجابايت موجهة لتطبيقات الذاكرة منخفضة الطاقة في مراكز البيانات، حيث تصل سعتها إلى 256 جيجابايت، وتحقق استهلاكًا للطاقة ومساحة تشغيل تبلغ حوالي ثلث ما تتطلبه وحدات RDIMM القياسية؛ وقد بدأت ميكرون في إرسال عينات من ذاكرة DDR5 RDIMM بسعة 256 جيجابايت والمبنية على تقنية 1γ، والتي تصل سرعتها القصوى إلى 9200 ميجابايت/ثانية، أي أسرع بنسبة 40% من الوحدات المنتجة حاليًا، وتقلل استهلاك الطاقة التشغيلية بأكثر من 40% مقارنة بمجموعة من وحدتين بسعة 128 جيجابايت.
كما تشكل أقراص SSD لمراكز البيانات جزءًا هامًا من هذه المجموعة. وأشارت ميكرون إلى أن قرص Micron 9650 SSD هو أول قرص تجاري من الجيل السادس PCIe Gen6 في العالم، وهو مصمم لأعباء عمل استدلال وتدريب الذكاء الاصطناعي؛ أما قرص Micron 6600 ION فهو متوفر الآن بسعة تصل إلى 245 تيرابايت، مما يقلل المساحة المستخدمة في الرفوف بنسبة 82% مقارنة بالنشر المعتمد على الأقراص الصلبة، ويخفض استهلاك الطاقة إلى النصف. بالنسبة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، لم تعد طبقة التخزين مجرد موقع ثابت لحفظ النماذج والبيانات، بل أصبحت طبقة عمل نشطة ترتبط ارتباطًا وثيقًا بذاكرة التخزين المؤقت KV، وبحيرات البيانات، وإعداد بيانات التدريب، والتشغيل المستمر لخدمات الاستدلال.
توضح هذه المجموعة من المنتجات أن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة "إعادة هيكلة شاملة للذاكرة والتخزين". في المراحل المبكرة من بناء الذكاء الاصطناعي، كان التركيز أكثر على عدد وحدات معالجة الرسوميات وقمة القدرة الحاسوبية، ولكن مع توسع عمليات الاستدلال، تحتاج الشركات إلى معالجة سياقات أطول، وطلبات متزامنة أعلى، ومهام وكيل أذكى أكثر تعقيدًا، وضغوط وصول أكبر للبيانات. نقص عرض النطاق الترددي للذاكرة يحد من سرعة استجابة النموذج، ونقص السعة يؤثر على السياقات الطويلة وجدولة المهام المتعددة، وضعف أداء التخزين يبطئ تحميل البيانات، واستدعاء ذاكرة التخزين المؤقت، وخط أنابيب الاستدلال. من خلال عرض HBM وLPDDR وDDR وSOCAMM وSSD في نفس المستوى من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، تعكس ميكرون تحول مصنعي الذاكرة من مجرد موردي مكونات فردية إلى مشاركين رئيسيين في تحسين أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي.
كما تشهد الحافة الطرفية تغييرات مماثلة. تشير ميكرون إلى أنه مع توسع استدلال الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات إلى أجهزة الكمبيوتر الشخصية، والهواتف الذكية، والسيارات، والأنظمة المدمجة، تحتاج الأجهزة المحلية إلى ذاكرة DRAM ذات كثافة أعلى لإبقاء النماذج والوكلاء الأذكياء قيد التشغيل، بالإضافة إلى الحاجة إلى تخزين أسرع وأكثر موثوقية لدعم التخزين المؤقت للنماذج المحلية، ودمج أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي داخل السيارة، والاستجابة من جانب الجهاز. بالنسبة لصناعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، هذا يعني أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ستمتد في نفس الوقت نحو السحابة والحافة، وأن اختيار التخزين والذاكرة سيؤثر بشكل مباشر على سرعة استجابة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ومستوى استهلاك الطاقة، وتكاليف النشر.
ستقوم ميكرون بعرض منتجاتها بدعوة خاصة في مكتبها في تايبيه في مركز TFC Plaza خلال الفترة من 2 إلى 4 يونيو. تتركز المتغيرات اللاحقة على وتيرة اعتماد العملاء لمنتجات HBM4 وSOCAMM2 وأقراص SSD عالية السعة، وحجم الإنتاج الضخم، وسرعة التوافق مع منصات GPU والخوادم، وما إذا كان عملاء مراكز البيانات قادرين على تحسين كفاءة إنتاج الرموز (tokens) الإجمالية من خلال ترقية الذاكرة والتخزين. مع تحول تطبيقات الذكاء الاصطناعي من مجموعات التدريب إلى خدمات الاستدلال المستمرة، أصبحت الذاكرة والتخزين خطًا تنافسيًا رئيسيًا آخر إلى جانب شبكة مراكز البيانات، والقدرة الحاسوبية، والطاقة.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
